网站功能配置,网站o2o,软件开发工具排行榜,小程序电商平台开发MongoDB概述
结构化数据库
结构化数据库是一种使用结构化查询语言#xff08;SQL#xff09;进行管理和操作的数据库#xff0c;它们的数据存储方式是基于表格和列的。结构化数据库要求数据预先定义数据模式和结构#xff0c;然后才能存储和查询数据。结构化数据库通常…MongoDB概述
结构化数据库
结构化数据库是一种使用结构化查询语言SQL进行管理和操作的数据库它们的数据存储方式是基于表格和列的。结构化数据库要求数据预先定义数据模式和结构然后才能存储和查询数据。结构化数据库通常具有以下特点 数据预定义在存储数据之前需要先定义数据结构和数据类型。这些定义通常存储在数据库的元数据中并用于确保数据库中的数据一致性和完整性。 数据之间的关系结构化数据库使用表格来存储数据并且通常有多个表格之间的关系。通过在表格之间建立外键关系可以在查询时轻松地检索相关数据。 SQL支持结构化数据库使用SQL进行管理和查询。SQL是一种标准化的查询语言能够使用户轻松地检索和操作数据。 ACID事务支持结构化数据库支持ACID事务确保数据的一致性和完整性。 常见的结构化数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。结构化数据库主要用于事务性应用程序和数据处理应用程序例如企业资源计划ERP和客户关系管理CRM系统。这些应用程序需要处理结构化数据并且需要确保数据的一致性和完整性。
非结构化数据库
非结构化数据库是一种没有预定义数据结构的数据库它们的数据存储方式是基于文档、键值对或图形的不同的非结构化数据库使用的数据存储方式可能不同。非结构化数据库不需要事先定义数据结构它们的数据可以动态添加和删除非常适合存储大量复杂和多层次的数据。 非结构化数据库的特点如下 数据灵活性非结构化数据库的数据存储格式更灵活可以存储各种类型的数据包括文本、图像、音频、视频等。 高性能非结构化数据库通常能够更快地访问和处理数据因为它们的数据存储方式更为灵活使得查询效率更高。 可扩展性非结构化数据库通常可以更好地扩展因为它们不需要预定义表结构。 没有固定查询语言非结构化数据库没有像SQL一样的标准化查询语言而是使用API和查询语句来访问和操作数据。 非结构化数据库可以分为几种不同的类型包括 文档数据库文档数据库存储的是基于文档的数据例如JSON或XML格式。文档数据库的查询通常是基于键值对的。常见的文档数据库包括MongoDB、Couchbase、RavenDB等。 键值数据库键值数据库存储的是基于键值对的数据通常用于缓存和存储大量的简单数据。常见的键值数据库包括Redis、Amazon DynamoDB、Riak等。 列式数据库列式数据库将数据存储在列中而不是行中这使得它们能够快速地查询和分析大量数据。常见的列式数据库包括Apache Cassandra、HBase等。 图形数据库图形数据库存储的是基于图形结构的数据通常用于存储和查询关系和连接。常见的图形数据库包括Neo4j、ArangoDB等。 以下是常见的几种 NoSQL 数据库之间的对比 特性MongoDBCassandraRedisCouchbaseHBase数据模型文档型列族型键值型文档型列族型支持 ACID 事务支持仅在单独的分区上支持不支持支持不支持数据分布支持分片支持分布式集群不支持分片支持分片支持分布式集群备份与恢复支持备份和恢复支持增量备份和快照支持备份和恢复支持备份和恢复支持备份和恢复索引支持二级索引支持二级索引支持多种索引支持二级索引支持二级索引适合场景大数据量、高性能读写分布式、高吞吐量写入内存缓存、高速读写强一致性、高可用性适合实时读写大规模数据
结构化数据库和非结构化数据库
以下是结构化数据库和非结构化数据库的对比表格
特性结构化数据库非结构化数据库数据模型关系型模型基于表格的结构非关系型模型没有固定的结构可以是文档、键值、图形等数据存储通常使用 SQL 语言存储和检索数据不使用 SQL 语言存储和检索数据数据规模适合处理小规模、高度结构化的数据适合处理大规模、非结构化的数据数据一致性强一致性可以保证数据的完整性和准确性最终一致性数据的一致性和准确性不能保证数据处理常用于在线事务处理OLTP场景常用于在线分析处理OLAP场景可扩展性通常采用垂直扩展增加更强大的硬件通常采用水平扩展增加更多的节点代表性数据库MySQL、Oracle、SQL ServerMongoDB、Cassandra、Redis
MongoDB介绍
MongoDB是一种流行的文档型数据库管理系统它是一个开源、跨平台的数据库系统支持在分布式集群上进行横向扩展。MongoDB使用类似于JSON的BSON二进制JSON格式来存储数据它支持复杂的查询和索引可以处理大量数据并具有高可用性和自动分片等特性。MongoDB的灵活性和可扩展性使得它在各种不同的应用场景中被广泛使用如Web应用程序、大数据、物联网等。
MongoDB的主要特点如下
数据模型灵活MongoDB使用文档型数据库模型可以存储各种类型的数据如文本、图像、视频、音频等且可以随时添加、删除、修改数据结构极大地提高了开发效率。横向扩展性强MongoDB支持在分布式集群上进行横向扩展通过将数据和负载分散到多台服务器上提高了系统的可用性和吞吐量。高性能MongoDB通过内存映射和其他技术实现了高效的数据访问和查询能够快速地处理大量数据。高可用性MongoDB通过副本集和分片技术实现了高可用性和容错性即使某台服务器出现故障整个系统也能够继续正常运行。开源和社区支持MongoDB是一个完全开源的项目拥有庞大的社区支持和开发者基础使得它能够快速地适应新的技术和应用场景。
安装与配置
下载安装包
MongoDB官网的下载页面上下载本地版本的 MongoDB。以下是下载MongoDB本地版本的步骤
打开MongoDB官网https://www.mongodb.com/try/download/community 点击“Download”进入下载页面。 在下载页面中选择适合的操作系统如Windows、macOS或Linux和MongoDB的版本号。如果不确定应该选择哪个版本可以选择最新版本。 选择需要下载的版本后会看到两个可用的下载选项MSI和ZIP。如果使用的是Windows操作系统建议下载MSI版本。如果使用的是Linux或macOS操作系统建议下载ZIP版本。
安装
Windows msi 双击安装包mongodb-windows-x86_64-4.4.4-signed.msi进行安装根据提示完成安装过程。 将MongoDB的安装目录添加到系统环境变量中。默认情况下MongoDB会被安装到C:\Program Files\MongoDB\Server\version目录下其中version是您所安装的MongoDB版本号。您可以按以下步骤将MongoDB的安装目录添加到系统环境变量中 a. 右键单击“此电脑”或“我的电脑”选择“属性”。 b. 点击“高级系统设置”。 c. 在“系统属性”窗口中点击“环境变量”。 d. 在“环境变量”窗口中找到“系统变量”下的“Path”变量双击打开。 e. 在“编辑环境变量”窗口中点击“新建”。 f. 输入MongoDB的安装路径例如C:\Program Files\MongoDB\Server\version\bin然后点击“确定”。 打开命令提示符输入以下命令以启动MongoDB mongod --dbpath C:\mongodb\data\db其中--dbpath参数指定MongoDB数据文件的存储路径。如果未指定该参数则MongoDB会默认使用C:\data\db目录作为数据文件存储路径。 zip 下载MongoDB的Zip格式包例如mongodb-win32-x86_64-4.4.4.zip。 解压MongoDB的Zip格式包到一个目录例如C:\mongodb。 将MongoDB的安装目录添加到系统环境变量中。您可以按以下步骤将MongoDB的安装目录添加到系统环境变量中 a. 右键单击“此电脑”或“我的电脑”选择“属性”。 b. 点击“高级系统设置”。 c. 在“系统属性”窗口中点击“环境变量”。 d. 在“环境变量”窗口中找到“系统变量”下的“Path”变量双击打开。 e. 在“编辑环境变量”窗口中点击“新建”。 f. 输入MongoDB的安装路径例如C:\mongodb\bin然后点击“确定”。 打开命令提示符输入以下命令以启动MongoDB
mongod --dbpath C:\mongodb\data\db其中--dbpath参数指定MongoDB数据文件的存储路径。如果未指定该参数则MongoDB会默认使用C:\data\db目录作为数据文件存储路径。
Linux
打开终端并切换到包含MongoDB压缩包的目录。使用以下命令解压MongoDB压缩包
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-version.tgz其中version是您下载的MongoDB版本号。
将解压后的文件夹移动到指定位置。例如将MongoDB文件夹移动到/usr/local/目录下使用以下命令
sudo mv mongodb-linux-x86_64-version /usr/local/mongodb配置环境变量。打开~/.bashrc或~/.bash_profile文件并添加以下行
export PATH/usr/local/mongodb/bin:$PATH保存并关闭文件然后使用以下命令使环境变量生效
source ~/.bashrc启动MongoDB。使用以下命令启动MongoDB
mongod --dbpath \home\data\mongodbMongodb 配置项
下面是一份mongod.conf的示例代码包括了各个配置项的详细说明
yamlCopy code# mongod.conf# 系统日志配置
systemLog:destination: file # 日志输出到文件path: /var/log/mongodb/mongod.log # 日志文件路径logAppend: true # 采用追加模式quiet: false # 关闭安静模式开启详细日志输出# 网络配置
net:port: 27017 # 监听的端口号bindIp: 127.0.0.1 # 监听的IP地址默认为所有可用IP地址# 存储引擎配置
storage:dbPath: /var/lib/mongodb # 数据文件存储路径engine: wiredTiger # 存储引擎# 进程管理配置
processManagement:fork: true # 是否在后台运行# 复制集配置
replication:replSetName: rs0 # 复制集名称# 安全认证配置
security:authorization: enabled # 启用认证机制在这个示例中我们配置了系统日志、网络、存储引擎、进程管理、复制集和安全认证等多个方面的配置项。具体说明如下
系统日志配置将日志输出到文件并指定了日志文件的存储路径。我们采用追加模式并关闭了安静模式以便输出详细的日志信息。网络配置指定了MongoDB监听的端口号为27017并默认监听本地地址127.0.0.1。存储引擎配置指定了数据文件的存储路径为/var/lib/mongodb并使用了wiredTiger存储引擎。进程管理配置将MongoDB配置为后台运行。复制集配置指定了复制集的名称为rs0。安全认证配置启用了认证机制以增强MongoDB的安全性。
具体的配置项根据实际需求进行修改。修改mongod.conf文件后需要重启MongoDB才能使新的配置生效。
数据结构
数据库Database
数据库Database是 MongoDB 的最高级别的数据存储单位可以包含多个集合Collection类似于关系型数据库中的数据库Database。
数据结构描述集合Collection)每个数据库可以包含多个集合,类似Mysql的表文档(Document)每个集合包含多个文档文档是 MongoDB 的最小数据单元字段(Field)每个文档包含多个字段类似于关系型数据库中的列集合Collection 在 MongoDB 中集合Collection是一组文档Document的无序集合。与关系型数据库中的表Table相比集合不需要提前定义结构Schema也不需要定义表之间的关系。在集合中可以存储各种不同结构的文档这使得 MongoDB 数据模型非常灵活适用于各种类型的应用场景。 MongoDB 中的集合类似于关系型数据库中的表但有以下区别 集合不需要提前定义结构文档可以有不同的字段和值。集合是动态的即当第一个文档插入时自动创建集合不需要提前创建。集合中的文档不需要有相同的字段也不需要遵循相同的数据类型。集合是基于文档的而不是基于行的。 文档Document 文档Document是数据的基本单元类似于关系型数据库中的行Row。文档是一个由字段和值组成的键值对Key-Value Pair可以存储各种不同的数据类型例如字符串、整数、浮点数、布尔值、数组、日期等等。 与关系型数据库中的行相比文档的结构非常灵活可以随时添加或删除字段也可以包含嵌套的文档和数组。这种灵活性使得 MongoDB 在处理非结构化数据时非常方便。 字段Field 在 MongoDB 中一个文档Document就是一个数据记录每个文档都由一个或多个字段Field组成。字段是文档中的最小单位每个字段都包含一个键值对键是字符串类型的字段名称值可以是任何 BSON 数据类型例如字符串、数字、布尔值、数组、日期时间等。 以下是 MongoDB 支持的常见数据类型以及它们的描述 数据类型描述String存储文本数据最大长度为 16 MBInteger存储整数包括 32 位整数和 64 位整数Double存储浮点数Boolean存储布尔值Object存储嵌套文档Array存储数组Date存储日期和时间ObjectId存储文档的唯一标识符Binary存储二进制数据Regular Expression存储正则表达式 除了上述数据类型外MongoDB 还支持一些高级数据类型例如 GeoJSON、MinKey、MaxKey 等。这些数据类型在特定场景下会非常有用。 在 MongoDB 中文档的字段类型是动态的也就是说在同一个集合中不同的文档可以拥有不同的字段而且这些字段的类型可以不同。这种灵活性使得 MongoDB 非常适合存储非结构化数据和半结构化数据。同时这也带来了一些挑战例如需要进行数据验证和数据一致性的管理。
基本操作
Shell操作
MongoDB 4.4版本之前使用mongo来操作数据库后期版本使用mongosh 。
mongosh 是 MongoDB 官方推出的命令行工具支持 MongoDB 4.4 及更高版本提供了更好的交互体验和更多的功能例如语法高亮、自动完成、内置实用程序等。
mongosh下载地址https://www.mongodb.com/try/download/shell下载完成之后解压后保存到上面配置的安装目录下或者按照自己的想法放到任意位置。
连接 MongoDB 数据库
使用 mongosh 命令行工具连接 MongoDB 数据库格式为
mongosh mongodb://username:passwordhost/database其中
username用户名password密码host主机名或 IP 地址database要连接的数据库名称
例如连接本地 MongoDB 数据库可以使用以下命令
mongosh mongodb://localhost/test
#或者直接使用
mongosh查看所有数据库
使用以下命令可以查看 MongoDB 中的所有数据库
show databases
# 或者
show dbs切换数据库
使用以下命令可以切换当前数据库
use database例如切换到名为 mydb 的数据库
use mydb查看当前数据库中的所有集合
使用以下命令可以查看当前数据库中的所有集合
show collections插入数据insertOne / insertMany
使用以下命令可以向集合中插入一条文档
db.collection.insertOne(document)其中
collection集合名称document要插入的文档数据格式为 JSON 对象
例如向名为 users 的集合中插入一条文档
db.users.insertOne({ name: Alice, age: 30 })在 mongosh 中进行批量插入数据可以使用 insertMany() 方法。例如插入多个文档到 test 数据库中的 students 集合中
db.users.insertMany([{ name: Alice, age: 20, gender: female },{ name: Bob, age: 21, gender: male },{ name: Charlie, age: 19, gender: male }
])上述代码将会向 users集合中插入三个文档每个文档都包含 name、age 和 gender 三个字段。insertMany() 方法可以接受一个包含多个文档的数组作为参数并且会返回一个包含插入结果的对象。
{acknowledged: true,insertedIds: {0: ObjectId(6405aa49d335c2829403f6a2),1: ObjectId(6405aa49d335c2829403f6a3),2: ObjectId(6405aa49d335c2829403f6a4)}
}查询数据
使用以下命令可以查询集合中的文档
db.collection.find(query)其中
collection集合名称query查询条件格式为 JSON 对象
例如查询名为 Alice 的文档
db.users.find({ name: Alice })db.users.find({ })[{ _id: ObjectId(6405a63ed335c2829403f6a1), name: Alice, age: 30 },{_id: ObjectId(6405aa49d335c2829403f6a2),name: Alice,age: 20,gender: female},{_id: ObjectId(6405aa49d335c2829403f6a3),name: Bob,age: 21,gender: male},{_id: ObjectId(6405aa49d335c2829403f6a4),name: Charlie,age: 19,gender: male}
]更新数据updateOne/updataMany
使用以下命令可以更新集合中的文档
updateOne() 是 MongoDB 提供的更新单个文档的方法。
语法
db.collection.updateOne(filter,update,{upsert: boolean,writeConcern: document,collation: document}
)参数说明 filter查询需要更新的文档的筛选条件。 常用的筛选符号如下 $eq: 匹配等于指定值的文档。$ne: 匹配不等于指定值的文档。$gt: 匹配大于指定值的文档。$gte: 匹配大于或等于指定值的文档。$lt: 匹配小于指定值的文档。$lte: 匹配小于或等于指定值的文档。$in: 匹配指定数组中任意值的文档。$nin: 不匹配指定数组中任意值的文档。$and: 逻辑与同时满足多个条件。$or: 逻辑或满足多个条件之一。$not: 反转筛选条件匹配不符合条件的文档。$nor: 逻辑非或不满足多个条件之一。 update指定如何更新文档。 upsert可选如果设置为 true当查询条件的文档不存在时会创建一个新文档。默认为 false。 writeConcern可选指定写入操作的写入安全性。 collation可选指定语言特定的比较规则。
例如将名为 Alice 的文档的年龄更新为 31
db.users.updateOne({ name: Alice }, { $set: { age: 31 } })updateMany()是MongoDB用于更新多个文档的方法可以将一个或多个文档的字段值更新为指定的值或者使用更新操作符进行更新。
语法
db.collection.updateMany(filter,update,{upsert: boolean,writeConcern: document,collation: document,arrayFilters: [ filterdocument1, ... ]}
)参数说明 filter指定更新文档的条件与find方法的query参数类似。 update指定要更新的文档字段及值可以使用更新操作符。 upsert可选如果设置为true表示如果没有符合条件的文档则插入新的文档默认为false。 writeConcern可选指定写入操作的安全级别。 collation可选指定对文档进行排序、大小写不敏感的比较和字符映射的规则。 arrayFilters可选如果更新的文档中包含嵌套数组则使用该参数指定更新哪些子文档。 update 更新操作符 $set用于指定更新字段及其值。$unset用于从文档中删除一个或多个字段。$inc用于增加或减少一个数字型字段的值。$push用于将一个值添加到数组字段中。$addToSet用于将一个唯一的值添加到数组字段中。$pop用于从数组字段中删除第一个或最后一个元素。$pull用于从数组字段中删除指定的元素。$rename用于重命名一个字段。
示例
将集合users中年龄为25岁的用户的姓名改为“Tom”
db.users.updateMany({ age: 25 },{ $set: { name: Tom } }
)将集合users中年龄为25岁的用户的年龄加1
db.users.updateMany({ age: 25 },{ $inc: { age: 1 } }
)将集合users中所有用户的年龄减1
db.users.updateMany({},{ $inc: { age: -1 } }
)删除数据
deleteOne(filter, options) 方法删除集合中匹配过滤条件的单个文档。如果多个文档匹配只删除第一个匹配的文档。
db.collection.deleteOne(filter,{writeConcern: document,collation: document}
)filter可选删除条件表示要删除的文档。writeConcern可选写入操作的写入安全性级别。collation可选指定要用于字符串比较的规则。
示例
db.users.deleteOne({name: John})deleteMany(filter, options) 方法从集合中删除匹配过滤条件的多个文档。
db.collection.deleteMany(filter,{writeConcern: document,collation: document}
)filter可选删除条件表示要删除的文档。writeConcern可选写入操作的写入安全性级别。collation可选指定要用于字符串比较的规则。
示例
db.users.deleteMany({age: {$lt: 18}})在进行删除操作时需要小心因为它是永久性操作一旦删除数据将无法恢复。在删除之前建议创建数据备份或在操作之前进行确认。
Java操作MongoDB Java Driver
Java 可以通过 MongoDB 官方提供的 Java 驱动程序MongoDB Java Driver来操作 MongoDB 数据库。
导入MongoDB Java Driver库文件
!-- Maven依赖 --
dependencygroupIdorg.mongodb/groupIdartifactIdmongodb-driver-sync/artifactIdversion4.7.1/version
/dependencyimport com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import org.bson.Document;public class MongoDBExample {public static void main(String[] args) {// 创建 MongoClient 对象并连接到 MongoDB 服务器MongoClient mongoClient MongoClients.create(mongodb://localhost:27017);// 选择要操作的数据库MongoDatabase database mongoClient.getDatabase(mydb);// 选择要操作的集合MongoCollectionDocument collection database.getCollection(mycollection);// 插入文档Document doc1 new Document(name, Alice).append(age, 25);Document doc2 new Document(name, Bob).append(age, 30);collection.insertMany(Arrays.asList(doc1, doc2));// 关闭连接mongoClient.close();}} 这个程序会连接到本地 MongoDB 服务器并在名为 “mydb” 的数据库中的 “mycollection” 集合中插入两个文档其中一个文档包含 “name” 和 “age” 两个字段另一个文档也包含这两个字段。然后关闭连接。
插入文档
Document doc new Document(name, John Doe).append(age, 30).append(email, johndoeexample.com);
collection.insertOne(doc);查询文档
Document result collection.find(Filters.eq(name, John Doe)).first();Filters类提供了很多静态方法这些方法可以用来创建各种查询条件如相等、不相等、小于、大于等比较运算符、逻辑运算符与、或、非等。
下面是一些常用的Filters静态方法 eq(String fieldName, Object value)相等比较返回符合指定字段等于指定值的文档。 ne(String fieldName, Object value)不等比较返回符合指定字段不等于指定值的文档。 gt(String fieldName, Object value)大于比较返回符合指定字段大于指定值的文档。 gte(String fieldName, Object value)大于等于比较返回符合指定字段大于等于指定值的文档。 lt(String fieldName, Object value)小于比较返回符合指定字段小于指定值的文档。 lte(String fieldName, Object value)小于等于比较返回符合指定字段小于等于指定值的文档。 and(Bson... filters)逻辑与运算符返回符合所有指定查询条件的文档。 or(Bson... filters)逻辑或运算符返回符合任意指定查询条件的文档。 not(Bson filter)逻辑非运算符返回符合指定查询条件取反后的文档。 regex() :正则查询用于在查询中匹配指定的正则表达式。
Bson query Filters.and(Filters.eq(name, John),Filters.gt(age, 18)
);
// Execute the query
FindIterableDocument results collection.find(query);这个查询将返回所有 name 字段等于 “John” 且 age 字段大于 18 的文档。
更新文档
collection.updateOne(Filters.eq(name, John Doe), new Document($set, new Document(age, 31)));删除文档
collection.deleteOne(Filters.eq(name, John Doe));导出文本
FileWriter writer new FileWriter(d:\\output.txt);
MongoCursorDocument cursor collection.find().projection(Projections.exclude(_id )).cursor();
JsonWriterSettings settings JsonWriterSettings.builder().indent(false).build();
while (cursor.hasNext()) {Document document cursor.next();System.out.println(document.toJson(settings));writer.write(document.toJson() \n);
}
writer.close();Projections是MongoDB驱动程序中的一个类用于在查询结果中只返回指定的字段而不是返回整个文档。
常用的Projections方法及其含义如下
include指定返回结果中需要包含哪些字段。如果还需要包含_id字段则需要使用excludeId()方法。exclude指定返回结果中不需要包含哪些字段。excludeId指定返回结果中不需要包含_id字段。elemMatch指定返回结果中数组类型的字段只返回满足条件的元素条件使用Filters.eq、Filters.gt、Filters.lt等方法构建。
下面是一个使用Projections进行投影查询的例子
MongoCollectionDocument collection database.getCollection(mycollection);
Bson filter Filters.eq(age, 30);
Bson projection Projections.fields(Projections.include(name, age), Projections.excludeId());
FindIterableDocument result collection.find(filter).projection(projection);在上述代码中通过Projections.fields()方法指定了需要返回的字段name和age并且排除了_id字段。最后使用projection()方法将该投影查询应用于find()方法的结果中。
JsonWriterSettings 是 MongoDB Java Driver 中的一个类用于配置 JsonWriter 的行为。JsonWriter 是将 MongoDB 文档序列化为 JSON 格式的类。在 MongoDB 4.4 以前的版本中JsonWriter 与 BsonWriter 是分开的分别用于序列化为 JSON 格式和 BSON 格式。而在 MongoDB 4.4 以后的版本中它们被合并为一个类名为 BsonDocumentWriter并且支持将文档序列化为多种格式。
以下是 JsonWriterSettings 中一些重要的属性
indent是否缩进输出默认为 false。indentCharacters缩进使用的字符默认为空格。newLineCharacters换行使用的字符默认为系统默认的换行符。maxLengthJSON 字符串最大长度默认为 0表示不限制长度。escapeNonAsciiCharacters是否将非 ASCII 字符进行转义默认为 false。dateTimeConverter日期转换器默认为 DefaultDateTimeConverter可以通过实现 DateTimeConverter 接口来实现自定义的日期转换。outputMode输出模式默认为 STRICT可以选择 RELAXED 或 SHELL 模式。
使用 JsonWriterSettings可以对 MongoDB 文档的序列化行为进行灵活的配置以满足不同的需求。
待续。。。
Spring boot 操作
高级操作
数据聚合操作
索引的创建与使用
数据备份与恢复
安全性配置
实际应用场景
社交网络应用
物联网应用
数据存储与查询
日志分析
